用于手机壳体模块化装配的视觉图像定位方法

专利主权项内容

1.一种用于手机壳体模块化装配的视觉图像定位方法，其特征在于，包括：获取由CCD相机采集的手机壳体预组装定位图像；获取参考图像，所述参考图像为辅料被精准地安装于手机壳体的预组装定位图像；通过基于深度神经网络模型的定位检测模型分别对所述手机壳体预组装定位图像和所述参考图像进行特征提取以得到检测定位特征图和参考定位特征图；对所述检测定位特征图和所述参考定位特征图进行定位交互对比分析以得到定位交互对比语义特征；基于所述定位交互对比语义特征，确定是否定位准确；其中，还包括训练步骤：用于对包含第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络模型的定位检测模型、序列交互对比模块和分类器进行训练；其中，所述训练步骤，包括：获取训练数据，所述训练数据包括训练手机壳体预组装定位图像，训练参考图像，以及，是否定位准确的真实值，其中，所述训练参考图像为辅料被精准地安装于手机壳体的预组装定位训练图像；通过基于深度神经网络模型的定位检测模型分别对所述训练手机壳体预组装定位图像和所述训练参考图像进行特征提取以得到训练检测定位特征图和训练参考定位特征图；将所述训练检测定位特征图和所述训练参考定位特征图进行特征分解以得到训练检测定位局部特征向量的序列和训练参考定位局部特征向量的序列；使用序列交互对比模块来分析所述训练检测定位局部特征向量的序列和所述训练参考定位局部特征向量的序列以得到训练定位交互对比语义特征向量；对所述训练定位交互对比语义特征向量的各个特征值进行优化以得到优化后训练定位交互对比语义特征向量；将所述优化后训练定位交互对比语义特征向量通过分类器以得到分类损失函数值；基于所述分类损失函数值对所述包含第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络模型的定位检测模型、所述序列交互对比模块和所述分类器进行训练；其中，对所述训练定位交互对比语义特征向量的各个特征值进行优化以得到优化后训练定位交互对比语义特征向量，包括：以如下优化公式对所述训练定位交互对比语义特征向量的各个特征值进行优化以得到所述优化后训练定位交互对比语义特征向量；其中，所述优化公式为：，其中，/>是所述训练定位交互对比语义特征向量， />和/>是所述训练定位交互对比语义特征向量的第/>和第/>个特征值，且/>是所述训练定位交互对比语义特征向量的全局特征均值，/>示数值的指数运算，所述数值的指数运算表示计算以所述数值为幂的自然指数函数值，/>是所述优化后训练定位交互对比语义特征向量的第/>个特征值。